Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.7
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pp.1435-1440
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2017
Recently, VR and AR are emerging as an area of interest in ICT. In virtual reality to feel like a real, many people are looking for them because of its charm. However, the motion of the VR image and the moving object are not synchronized exactly, and a problem of feeling nausea is also occurring. The problem should be solved by the application of Attraction in the VR system. In this paper, we propose a module that minimizes delay time by synchronizing movement of VR image and moving object. The proposed module calculates the moving distance using the direction and the acceleration sensor that the user views through the VR device. The module proposed in this paper will pay attention to the fact that the movement of the attraction moves along a fixed path, so that the accurate travel distance can be calculated.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.01a
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pp.193-196
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2021
정보산업의 발달로 동영상 콘텐츠들이 폭발적으로 늘고 있다. 동영상 시청과 동시에 학습을 위해 필기를 할 경우에 화면 분할로 인한 시선 분산으로 강의에 집중하기에 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 투명도 조정, 최상위 고정, 과목과 주차별 분류 등을 활용하여 학습효과를 극대화함으로써 시청중인 동영상 콘텐츠와 같은 속도로 같은 곳을 바라보며 필기가 가능한 투명한 메모 모듈을 구현하였다.
We propose a compact differential interference contrast microscopic module, which enables snapshot measurements for quantitative phase imaging. The proposed module adopts the lateral shearing interferometric principle, which can obtain self-interference without a reference. Due to the absence of the reference, the system is more stable than the typical interferometric systems. It uses a polarization grating to generate two laterally shifted wavefronts based on its birefringence and polarizing beam-splitting characteristics. Furthermore, the use of a polarization camera does not require sequential measurements for the phase extraction. In the experiments, we observe and measure the timely varying changes of various specimens to verify the system performance with the bright field images and phase contrast images. Because the proposed microscopic module also has the merit of being adaptable to typical microscopy instead of using an imaging camera, it can conveniently replace conventional contrast microscopy.
Visual tracking technique is one of the essential things which are very important in the major fields of modern society. While contour tracking is especially necessary technique in the aspect of its fast performance with target's external contour information, it sometimes fails to track target motion because it is affected by the surrounding edges around target and weak egdes on the target boundary. To overcome these weak points, in this research it is suggested that PDMs can be obtained by generating the virtual 6-DOF motions of the mobile robot with a CCD camera and the image tracking system which is robust to the local minima around the target can be configured by constructing Active Shape Model in modular base. To show the effectiveness of the proposed method, the experiment is performed on the image stream obtained by a real mobile robot and the better performance is confirmed by comparing the experimental results with the ones of other major tracking techniques.
In this paper, we propose a super resolution network for raw sensor image which data size is lower comparatively to RGB image. But the actual capabilities of raw image super resolution depends on color correction because its absent of camera post processing that leads to unintended result having different white balance, saturation, etc. Thus, we introduce novel color corrector attention network by adopting the idea of precedent raw super resolution research, and tune to the our faced problem from data specification. The result is not superior to former researches but shows decent output on certain performance matrix. In the same time, we encounter new challenging problem of unexpected shadowing artifact around image objects that cause performance declination despite its good result overall. This problem remains a task to be solved in the future research.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2001.11b
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pp.209-212
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2001
본 논문은 기존의 MPEG-4 시스템을 기반으로 양안식 3차원 동영상을 효율적으로 처리하기 위하여 부호화된 기초스트림을 다중화 하는 처리 모듈과 싱크 패킷 헤더부에 3차원 동영상 데이터 처리를 위해 요구되는 헤더정보를 포함하는 확장 MPEG-4 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존 2차원 동영상 처리와 호환성을 유지하면서 3차원 동영상의 디스플레이 방식 및 사용자 시스템 환경에 적합한 데이터만을 선택적으로 전송함으로써, 전송 효율 및 디코딩 속도를 향상시킨다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.858-860
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2014
최근 영상처리 기법과 하드웨어의 발달로 의학 분야에서는 질병의 진단에 다양한 영상 시스템을 활용하고 있다. 특히 OCT 기술은 인체조직의 고해상도 이미지 획득과 혈류속도 측정을 동시에 할 수 있어 의료분야에 다양하게 적용이 가능하여 많은 관심을 받고 있다. 이에 더욱더 선명한 OCT 영상을 획득하기 위해 다양한 알고리즘과 필터를 사용함에 따라 빠른 프로세스 처리가 요구되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 듀얼 코어 이상급의 CPU 를 탑재한 시스템에서 데이터 처리 모듈과 렌더링 모듈을 트리플 버퍼를 통해 비동기식으로 멀티스레드화 하였고, GPU 기반의 병렬처리를 통한 데이터 처리를 하여 속도를 향상시켰다. 이에 광학 카메라 촬영 시 선명한 실시간 OCT 영상을 확인할 수 있었다.
Computer vision technology has been utilized as one of the most powerful tools to automate various agricultural operations. Though it has demonstrated successful results in various applications, the current status of technology is still for behind the human's capability typically for the unstructured and variable task environment. In this paper, a man-machine interactive hybrid decision-making system which utilized a concept of tole-operation was proposed to overcome limitations of computer image processing and cognitive capability. Tasks of greenhouse watermelon cultivation such as pruning, watering, pesticide application, and harvest require identification of target object. Identifying water-melons including position data from the field image is very difficult because of the ambiguity among stems, leaves, shades. and fruits, especially when watermelon is covered partly by leaves or stems. Watermelon identification from the cultivation field image transmitted by wireless was selected to realize the proposed concept. The system was designed such that operator(farmer), computer, and machinery share their roles utilizing their maximum merits to accomplish given tasks successfully. And the developed system was composed of the image monitoring and task control module, wireless remote image acquisition and data transmission module, and man-machine interface module. Once task was selected from the task control and monitoring module, the analog signal of the color image of the field was captured and transmitted to the host computer using R.F. module by wireless. Operator communicated with computer through touch screen interface. And then a sequence of algorithms to identify the location and size of the watermelon was performed based on the local image processing. And the system showed practical and feasible way of automation for the volatile bio-production process.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.9
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pp.2071-2077
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2010
Interface modules design between image sensor and external components are designed by FPGA (Field Programmable Gate Array) in this paper. Generally speaking, to satisfy synchronization for the poor quality data in image, SRAM is needed. To receive synchronization signal and image signal data with pixel dimension, the proposed interface logic technique is implemented. From the proposed technique, we can obtain more clear screen by implementing with pixel dimension. Operating frequency of image sensor and that of TFT-LCD are 50MHz and 6.5MHz, respectively. Most of control logic functions are embedded in FPGA. The designed logic gate counter has 33,216 and is designed by Quartus II.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.475-478
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2023
컴퓨터 단층촬영(CT)을 활용한 골격근 단면적은 근감소증과 관련된 기능을 평가하는 데 사용된다. 일반적인 근감소증 연구는 요추 3번의 골격근량을 주로 보지만 암 또는 폐절제술과의 상관관계를 예측하기 위한 다양한 연구에서는 흉추 4번, 7번, 8번, 10번, 12번 다양한 수준의 골격근량으로 연구를 진행하고 있음을 알 수 있다. 본 논문에서는 흉부와 복부 CT 영상에서 근감소증 진단을 위해서 흉추와 요추의 영역별 슬라이스를 검출하기 위해서 CNN 구조의 EfficientNetV2를 전이학습하여 인공지능 모듈을 개발하였다. 인공지능 모듈은 전체 흉부 및 복부 CT 영상에서 Cervical, T1, T2, T3, T4, T5, T6, T7, T8, T9, T10, T11, T12, L1, L2, L3, L4, L5, Sacral 총 19 클래스를 검출하도록 하였다. Test 데이터셋을 사용하여 Confusion Matrix와 Grad-CAM으로 모델의 정확도를 시각화하여 보였으며 검증으로 인공지능 모듈의 정확성을 측정하였다. 끝으로 우리가 개발한 다기관 공동연구 지원플랫폼에 적용하여 시각화된 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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